앱 및 AI 에이전트를 위한 실시간 분석
Couchbase Operational Insights
Couchbase Analytics는 이제 Couchbase Operational Insights입니다: 실시간 운영 데이터에 대한 실시간 분석으로, 결과는 바로 앱과 AI 에이전트에 전달되어 실행됩니다.
전통적인 분석이 부족한 부분
대부분의 분석 작업은 어제의 데이터의 복사본을 기반으로 진행됩니다. 그 답을 AI 에이전트에게 넘기면 잘못된 조치를 내리게 되는데, 그 조치는 확신감 있게 그리고 대규모로 이루어집니다.
도착 시 바로 사용
각 지점 간의 파이프라인 이동은 지연을 초래하므로 실시간은 몇 시간 단위로 변하고 결정은 어젯밤의 사본을 기준으로 진행됩니다.
디자인상 약한 점
앱에서 필드를 추가하거나 문서 내용을 변경하면 ETL 파이프라인이 중단되고 이를 수동으로 수정해야 합니다.
기본값은 한 방향입니다.
통찰력은 창고에 남아 있습니다. 이를 앱과 상담원에게 다시 전달하려면 역 ETL 작업이나 스크립트가 필요합니다.
많은 요청으로 생산이 느려진다
대신 운영 데이터베이스에서 분석을 실행하면 고객들이 앱을 사용하면서 느려지는 현상을 느끼게 됩니다.
코우베이스 운영 인사이트는 어떤 기능입니까?
AI용 운영 데이터 플랫폼에 내장된 실시간 분석 기능®. 그것은 실시간 운영 데이터를 분석하고 응용 프로그램과 상담원이 활동하는 위치에 답변을 제공합니다.
Operational Insights는 운영 데이터가 변화함에 따라 이를 반영합니다. 데이터 스트림은 Couchbase Capella 및 Couchbase Server에서 MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL, MySQL, Oracle 및 SQL Server를 통해 Kafka를 통해 수집되며, 클라우드 스토리지의 JSON, Parquet, Avro, CSV 및 Delta Lake 파일에서 수집됩니다. 매일 밤의 복사본이 필요하지 않으며, 문서가 변형될 때 다시 빌드하는 파이프라인이 필요하지 않습니다.
분석은 자체 클러스터에서 실행되므로, 고객이 사용하는 애플리케이션이 느려지지 않습니다. 컴퓨팅은 스토리지와 별도로 확장 가능하기 때문에 오브젝트 스토리지에 데이터를 저장합니다. 따라서 데이터를 옮기지 않고 용량을 추가할 수 있습니다. 그 아래에서는 JSON을 열별로 저장하고, 비용 기반 최적화 알고리즘에 의해 계획된 병렬 처리로 노드 간에 동시적으로 쿼리를 실행합니다.
정보는 어떤 조치가 취해지면 효과를 발휘합니다. SQL++ 쿼리의 결과를 바로 앱과 에이전트가 이미 읽는 운영 데이터베이스에 그대로 기록하세요. 여기에는 고객 이탈 및 사기 점수, 고객 세그먼트, 클러스터 라벨, KPI, 최적의 제안 등이 포함됩니다. 반대되는 ETL 과정이나 수동 전달이 필요 없으므로 다음 읽기 시 바로 답을 확인할 수 있습니다.
셀프 관리 배포의 경우, 네이티브 벡터 검색을 기반으로 한 정확한 값 또는 의미별 그룹 기록을 통한 의미 체계 클러스터링을 사용할 수 있습니다. 클러스터는 리뷰, 티켓 또는 클레임을 테마로 분류하고 동일한 SQL 쿼리에서 이를 집계합니다. 벡터 지원과 SQL은 정밀도를 기준으로 정확한 검색과 속도를 기준으로 대략적인 검색을 가능하게 합니다.
통계 및 기준치
~100×
MongoDB Atlas 대비 더 낮은 분석 쿼리 지연 시간 (CH2++ 2025)
22/22
CH2++ 쿼리가 완료되었습니다. MongoDB Atlas는 22개 중 8개에서 시간 초과되었습니다.
어떻게 작동하는지
데이터에서 결정을 거치는 하나의 폐쇄 루프
Operational Insights는 데이터 변경과 앱 또는 상담원이 이에 따른 조치 사이의 모든 단계를 다룹니다.
- 섭취
- 분석하기
- 클러스터
- 법률
Couchbase, 다른 데이터베이스 및 클라우드 스토리지에서 발생하는 변경 사항을 실시간으로 수집할 수 있으며, ETL 파이프라인을 구축하거나 모니터링할 필요가 없습니다.
운영 인사이트 기능
제로 ETL 수집
Couchbase, MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL, MySQL, Oracle 및 SQL Server의 데이터를 Kafka를 통해 스트리밍하고 S3, GCS 및 Azure에서 파일을 읽습니다.
SQL++를 사용하여 중첩된 JSON을 그대로 쿼리하여 실시간 운영 데이터와 과거 및 외부 소스를 하나의 쿼리에서 결합합니다.
운영 인사이트 기능
JSON에 대한 SQL
내포된 JSON에서 결합 및 집계가 없으며 평탄화가 없습니다. 자체 관리형 환경에서는 Python UDF를 사용하여 맞춤 로직을 추가하고 요청마다 여러 단계를 실행합니다.
의미 기반의 의미 집계 및 벡터 검색을 통해 그룹 데이터를 의미별로 분류하고, 동일한 쿼리에서 이를 집계합니다(자체 관리).
운영 인사이트 기능
세분적 클러스터링 및 벡터 검색
CLUSTER BY 그룹은 SQL++에서 의미별로 레코드를 기록합니다. VTREE 인덱스(셀프 관리)에서 정확한 (KNN) 벡터 검색 또는 근사적인 (ANN) 검색을 실행합니다.
결과를 바로 운영 데이터베이스에 기록하여, 앱과 에이전트가 바로 다음 읽기 시에 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다.
운영 인사이트 기능
실시간 쓰기
SQL++ 쿼리의 결과를 Couchbase Capella, Couchbase Server 또는 클라우드 파일 스토리지에 기록합니다. 역 ETL은 없습니다.
- 데이터 흐름
- 벡터 인덱싱
건축
Operational Insights는 어떻게 작동하나요?
빠른 흡수
코치베이스 캡펠라와 코치베이스 서버, MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server에서 제공하는 리얼타임 데이터스트리밍, S3, GCS, Azure에 있는 파일을 지원합니다.
속도와 규모
열별 스토리지, 병렬 처리 및 스토리지와 별도로 확장 가능한 컴퓨팅을 통해 분석이 앱과 리소스 경쟁을 하지 않습니다.
실시간 분석
SQL++, SDK 및 Data API를 통한 앱 및 에이전트용 벡터 검색 및 의미 체계 클러스터링, 그리고 Tableau, Power BI, Superset를 JDBC 및 ODBC를 통한 통합 기능.
반환문
결과는 Couchbase Capella, Couchbase Server 또는 클라우드 파일 스토어에서 가져오며, 다음 읽기 시 앱과 에이전트에게 즉시 사용할 수 있습니다.
벡터 검색
벡터 검색 쿼리가 작동하는 방식
벡터 저장소
엔드포밍은 그들이 설명하는 데이터 옆에 JSON 문서에 내장되어 있어, 벡터와 레코드들은 한 곳에 남아 있습니다.
VTREE 지수
그룹은 유사한 벡터들을 하나의 잎 클러스터로 결합시켜 검색이 직접 탐색할 수 있도록 합니다. 선택 사항인 SQ4 또는 SQ8 양자화는 저장된 벡터들을 압축합니다.
정밀 검색(KNN)
쿼리를 모든 저장된 벡터와 비교합니다. 정확하지만 데이터가 늘어날수록 속도가 느려집니다.
추정 검색(ANN)
인덱스를 사용하여 먼저 가장 가능성이 높은 일치 항목으로 좁힙니다. 규모가 커지면 훨씬 더 빠릅니다. 비용을 희생하면서 기억력을 향상시키는 설정이 있습니다. 동일한 벡터가 의미론적 클러스터링에도 활용됩니다.
하우드 밑에서
끊임없이 이어지는 질문들을 위해 설계되었습니다.
AI 에이전트는 끊임없이 묻고, 종종 한 번에 다수의 질문을 받습니다. 해시 기반 집계는 단일 패스에서 DISTINCT 수치를 계산합니다. 쿼리 계획 캐싱은 질문이 반복될 때 가장 최적의 계획을 재사용합니다. 샘플링된 최적화 통계는 전체 테이블 스캔을 생략하므로 통계 수집은 데이터에 따라 확장됩니다.
한 제품, 두 가지 사용 방법
완전히 관리된
코어베이스 캐플라
운영 인텔리전스를 AWS, Google Cloud 또는 Azure(선택된 리전)에서 서비스로 실행하세요. Capella iQ를 사용하여 일반 영어로 질문을 하고, 클러스터를 필요에 따라 또는 일정에 따라 끌 수 있으며, 꺼진 상태에서는 스토리지 비용만 지불하면 됩니다. 또한 Couchbase가 백업, 모니터링 및 알림을 처리하도록 허용하세요.
자율 관리
어디에서 실행하든
온프레미스 또는 자체 AWS, Azure, Google Cloud 또는 OCI 계정에서 S3 호환 오브젝트 스토리지로 x86 또는 ARM을 통해 배포하세요. 오픈 REST 카탈로그를 통해 Apache Iceberg 테이블을 바로 쿼리하고, 이미 사용 중인 모니터링 도구에 Prometheus 준비된 메트릭을 전송하세요.
운영 인사이트(이전 이름: 분석) FAQ
실시간 분석, ETL 없는 데이터 수집, 백업 없는 데이터 복구, AI 에이전트 및 배포 옵션에 대한 빠른 답변을 받으세요.
Couchbase Operational Insights는 Couchbase 플랫폼에 내장된 실시간 분석 도구입니다. 이 도구는 SQL++을 통해 실시간 운영 JSON 데이터를 쿼리하고 결과를 앱 및 AI 에이전트에게 다시 전송하여 사용하게 합니다.
예. 2026년 10월에 Couchbase Analytics는 Couchbase Operational Insights로 변경되었습니다. Capella Analytics 및 Enterprise Analytics는 이제 Operational Insights로 관리 방식이 완전히 변경되었으며, 관리 방식은 모두 직접 또는 간접 방식으로 이루어집니다.
Capella Columnar은 2025년 8월에 Capella Analytics로 이름이 변경되었으며, 2026년 10월에는 Capella Analytics가 Couchbase Operational Insights로 변경되었습니다. 이 서비스는 동일한 서비스이므로 “Columnar” 또는 “Analytics”라고 표시된 이전 동영상, 문서 및 블로그 게시물은 Operational Insights를 설명하는 것입니다.
아니요. 데이터 스트림은 Couchbase에서 지속적으로, 다른 데이터베이스를 통해 Kafka를 통해, 그리고 클라우드 오브젝트 스토리지에서 수집됩니다. 변경될 때마다 쿼리를 실행할 수 있으며, ETL 파이프라인이나 사전 정의된 스키마가 필요 없습니다.
아니요. 창고는 전체 사업에서 일어난 일들을 보고합니다. 운영 인사이트는 현재 일어나는 일을 분석하고 앱에 답을 작성합니다. 많은 팀은 두 가지 모두 운영하며, 각 팀은 자신의 업무에만 집중합니다.
운영 데이터베이스로 다시 기록된 결과는 Couchbase MCP Server를 통해 에이전트가 접속하는 실시간 컨텍스트가 됩니다. 의미론적 클러스터링 및 벡터 검색은 SQL++에서 실행됩니다.
예. 자체 관리 방식으로 온프레미스 또는 자체 클라우드에서 실행하거나, 동일한 엔진과 SQL++을 사용하여 Couchbase Capella에서 완전 관리 방식으로 실행할 수 있습니다. Apache Iceberg는 자체 관리 방식이며 Capella iQ는 완전 관리 방식입니다.
계속 탐험해 보세요
-
실제 운영 사례를 확인하세요
실시간 분석과 백업 기능을 통해 AI 에이전트에 최신 컨텍스트를 제공하는 방식을 확인해 보세요.
-
AI 에이전트들이 훈련 단계에서 멈추는 이유
에이전트들이 파일럿 단계에서 생산 단계로 넘어가는 데 신선하고 규제된 컨텍스트가 필요하다는 이유를 알아보세요.
-
문서에서 시작하기
Operational Insights를 관리형 또는 셀프 관리형으로 설정하고 첫 번째 쿼리를 실행하세요.